Ragam Contoh Metode Statistik Bagi Data Analyst
Statistika adalah cabang ilmu yang terdiri dari berbagai alat dan teknik analisis untuk menangani sejumlah data, mulai dari mengumpulkan, menyusun, mengklasifikasikan, menganalisis, menginterpretasi, dan mengkomunikasikan hasilnya.
Dalam dunia data ada berbagai metode statistik yang bisa digunakan. Namun secara umum tujuan penggunaan statistik adalah untuk menemukan insights dari kumpulan data yang tidak beraturan dimana insights tersebut berguna bagi seseorang atau kelompok tertentu.
Metode statistik dapat digunakan di berbagai bidang seperti di bidang finance, retail, perbankan, kesehatan, pendidikan, bahkan hiburan juga membutuhkan ilmu statistik.
Dua role yang banyak berhubungan dengan metode statistik adalah data analyst dan data scientist. Data analyst menggunakan data historis dan saat ini untuk mencari pattern atau pola di dalam data yang bisa digunakan untuk bahan evaluasi sedangkan data scientist menggunakan metode statistik untuk membangun algoritma machine learning.
Pada artikel kali ini, kita akan membahas beberapa metode statistik yang akan sering digunakan oleh data analyst. Jadi, untuk kamu yang akan memulai karir menjadi data analyst, wajib mengetahui metode ini, ya! Apa saja metode tersebut? Yuk kita simak bersama!
1. Statistik Deskriptif
source: scribbr
Pada dasarnya metode statistik deskriptif digunakan untuk mengatur dan meringkas data dan disajikan dalam bentuk tabel dan grafik. Penyajian hasil analisis ini mempermudah pembaca untuk memahami bagaimana karakteristik atau rangkuman pada kumpulan data tersebut.
Dalam proses analisis, metode ini melibatkan berbagai proses seperti tabulasi, ukuran central tendency seperti mean, median, dan modus, ukuran dispersi seperti range, varian, standar deviasi, skewness, dan analisis time series.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Statistik Inferensial
Source: elite.com
Metode statistik inferensial pada dasarnya digunakan untuk menguji hipotesis yang bergantung pada data sampel dengan menerapkan probabilitas dan membuat generalisasi untuk semua populasi. Dengan metode ini kita bisa menarik kesimpulan dan membuat keputusan untuk semua populasi hanya berdasarkan data sampel.
Namun, untuk menggunakan metode analisis inferensial kita harus memahami metode-metode pengambilan sampel agar kesimpulan dan keputusan yang kita ambil tepat sasaran. Selain harus memahami metode pengambilan sampel, kita juga harus menggunakan berbagai tes signifikansi dan statistical control.
3. Analisis Prediktif
Source: Christopher S. Penn
Metode analisis prediktif diterapkan untuk memprediksi peristiwa di masa depan atau situasi yang mungkin terjadi berdasarkan fakta dan data historis di masa lalu.
Metode statistik ini banyak digunakan oleh perusahaan pemasaran, asuransi, penyedia layanan online, perusahaan keuangan, dan lain sebagainya untuk meningkatkan margin, meningkatkan keunggulan dari pesaing, dan memperkecil risiko yang mungkin terjadi di masa mendatang.
Oleh karena itu, perusahaan-perusahaan tersebut menggunakan metode ini untuk menjawab pertanyaan ‘apa yang mungkin terjadi’ berdasarkan ukuran probabilitas.
4. Analisis Data Eksplorasi
Metode analisis data eksplorasi pada umumnya merupakan langkah awal dari proses analisis data yang dilakukan sebelum analisis statistik lainnya. Metode ini jarang digunakan sendiri dan perlu dikombinasikan dengan metode lainnya karena tujuan dari metode analisis data eksplorasi adalah untuk mereview dan membantu kita mendapatkan insight penting dalam kumpulan data.
Metode ini berfokus pada analisis pola dalam data untuk mengenali hubungan antar variabel yang potensial. Selain itu metode ini juga dapat mengidentifikasi asosiasi tersembunyi dalam kumpulan data, memeriksa missing value, memeriksa asumsi dan hipotesis.
Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya
Statistika telah digunakan di berbagai perusahaan, mulai dari statistika dasar hingga statistika kompleks yang digunakan dalam algoritma machine learning. Yuk mulai belajar metode statistika bersama DQLab! Tidak hanya belajar metodenya, kita juga bisa belajar menggunakan tools dan praktik langsung menggunakan data yang mencerminkan data real di dunia industri.
DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.
DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali.
Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python berikut untuk informasi lebih lengkapnya!
Penulis: Galuh Nurvinda K